A biometrikus adatok testméretek és emberi jellemzőkkel kapcsolatos számítások.A biometrikus hitelesítést (vagy valósághű hitelesítést) a számítástechnikában az azonosítás és a hozzáférés-ellenőrzés egyik formájaként használják.A megfigyelés alatt álló csoportokban lévő egyének azonosítására is használják.

A biometrikus azonosítók az egyének címkézésére és leírására használt megkülönböztető, mérhető jellemzők.A biometrikus azonosítókat gyakran olyan fiziológiai jellemzők közé sorolják, amelyek a test alakjához kapcsolódnak.Példák többek között az ujjlenyomat, a tenyérvénák, az arcfelismerés, a DNS, a tenyérlenyomat, a kézgeometria, az írisz felismerés, a retina és a szag/illat.

A biometrikus azonosítási technológia magában foglalja a számítástechnikát, az optikát és az akusztikát és más fizikai tudományokat, a biológiai tudományokat, a bioszenzorok és a biostatisztika alapelveit, a biztonságtechnikát és a mesterséges intelligencia technológiáját, valamint számos más alaptudományt és innovatív alkalmazástechnológiát.Ez egy komplett multidiszciplináris technikai megoldás.

Az elmúlt években a mesterséges intelligencia fejlődésével a biometrikus azonosítási technológia érettebbé vált.Jelenleg az arcfelismerő technológia a legreprezentatívabb a biometrikus adatok közül.

Arcfelismerés

Az arcfelismerési folyamat magában foglalja az arcgyűjtést, az arcfelismerést, az arcvonások kivonását és az arcfelismerést.Az arcfelismerő folyamat különféle technológiákat használ, például AdaBoos algoritmust, konvolúciós neurális hálózatot és támogató vektorgépet a gépi tanulásban.

Az arcfelismerés folyamata

Jelenleg a hagyományos arcfelismerési nehézségek, beleértve az arcforgatást, az okklúziót, a hasonlóságot stb., jelentősen javultak, ami nagymértékben javítja az arcfelismerés pontosságát.2D arc, 3D arc, multi-spektrális arc Mindegyik módnak más-más adatgyűjtési adaptációs forgatókönyve van, adatbiztonsági foka és adatvédelmi érzékenysége stb., és a nagy adatok mély tanulásának hozzáadásával a 3D arcfelismerő algoritmus kiegészíti a 2D vetítés hibáit, Gyorsan képes azonosítani egy személy kilétét, ami bizonyos áttörést hozott a kétdimenziós arcfelismerés alkalmazásában.

Ugyanakkor a biometrikus észlelési technológiát jelenleg kulcsfontosságú technológiaként használják az arcfelismerés biztonságának javítására, amely hatékonyan képes ellenállni az olyan csalásoknak, mint a fényképek, videók, 3D-s modellek és műmaszkok, és függetlenül meghatározza az arcfelismerés személyazonosságát. működő felhasználók.Jelenleg az arcfelismerő technológia rohamos fejlődésével számos innovatív alkalmazás, mint például az okoseszközök, az online finanszírozás és az arcalapú fizetés vált egyre népszerűbbé, gyorsaságot és kényelmet hozva mindenki életébe és munkájába.

Tenyérlenyomat felismerés

A tenyérlenyomat-felismerés egy új típusú biometrikus felismerési technológia, amely az emberi test tenyérlenyomatát használja célelemként, és biológiai információkat gyűjt multispektrális képalkotó technológiával.A többspektrális tenyérlenyomat-felismerés a biometrikus felismerési technológia olyan modelljének tekinthető, amely kombinálja a multimodalitást és a több céljellemzőt.Ez az új technológia a bőr spektrumának, a tenyérlenyomatnak és a vénáknak a három azonosítható jellemzőjét ötvözi, hogy egyszerre több információt biztosítson, és javítsa a céljellemzők megkülönböztethetőségét.

Idén megkezdődött az Amazon Orville kódnevű tenyérfelismerő technológiájának tesztelése.A szkenner először infravörös polarizált eredeti képeket készít, a tenyér külső jellemzőire, például vonalakra és redőkre összpontosítva;a második polarizált képsorozat ismételt megszerzésekor a tenyér szerkezetére és belső jellemzőire, például vénákra, csontokra, lágyrészekre stb. összpontosít. A nyers képeket kezdetben úgy dolgozzák fel, hogy kezet tartalmazó képkészletet kapjanak.Ezek a képek jól megvilágítottak, fókuszban vannak, és a tenyeret meghatározott tájolásban, meghatározott pózban mutatják, és bal- vagy jobbkezesnek jelölik.

Jelenleg az Amazon tenyérlenyomat-felismerő technológiája mindössze 300 ezredmásodperc alatt képes ellenőrizni a személyazonosságot és a fizetést, és nem szükséges a felhasználóknak rátenni a kezüket a leolvasó eszközre, csak integetni és érintés nélkül beolvasni.Ennek a technológiának a meghibásodási aránya körülbelül 0,0001%.Ugyanakkor a tenyérlenyomat-felismerés a kezdeti szakaszban kettős ellenőrzés – először a külső jellemzők, másodszor pedig a belső szervezeti jellemzők megszerzése érdekében.Más biometrikus technológiákkal összehasonlítva a biztonság szempontjából jobb.

A fenti biometrikus jellemzők mellett az íriszfelismerő technológia is népszerűsödik.Az íriszfelismerés hamis felismerési aránya 1/1000000.Főleg az írisz életinvarianciájának és különbségének jellemzőit használja fel az azonosságok azonosítására.

Jelenleg az iparágban az a konszenzus, hogy egyetlen modalitás felismerésének szűk keresztmetszete van mind a felismerési teljesítmény, mind a biztonság terén, és a multimodális fúzió fontos áttörést jelent az arcfelismerésben, sőt a biometrikus felismerésben is – nem csak a többtényezős. a felismerési pontosság javítása bizonyos mértékig javíthatja a biometrikus technológia jelenet alkalmazkodóképességét és adatvédelmi biztonságát is.A hagyományos egymódusú algoritmushoz képest jobban teljesíti a pénzügyi szintű téves felismerési arányt (akár egy a tízmillióhoz), amely egyben a biometrikus azonosítás fejlődésének fő trendje is.

Multimodális biometrikus rendszer

A multimodális biometrikus rendszerek több szenzort vagy biometrikus adatot használnak az unimodális biometrikus rendszerek korlátainak leküzdésére. Például az íriszfelismerő rendszereket veszélyeztethetik az öregedő íriszek, az elektronikus ujjlenyomat-felismerést pedig ronthatják az elhasználódott vagy levágott ujjlenyomatok.Míg az unimodális biometrikus rendszereket azonosítójuk integritása korlátozza, nem valószínű, hogy több unimodális rendszer azonos korlátozásoktól szenvedne.A multimodális biometrikus rendszerek ugyanabból a markerből szerezhetnek be információhalmazokat (az írisz több képét vagy ugyanannak az ujjnak a beolvasását), vagy különböző biometrikus adatokat (ujjlenyomat-leolvasást és hangfelismerés használatával kimondott jelszót igényelnek).

A multimodális biometrikus rendszerek ezeket az unimodális rendszereket szekvenciálisan, egyidejűleg, ezek kombinációjában vagy sorosan egyesíthetik, amelyek szekvenciális, párhuzamos, hierarchikus és soros integrációs módokra utalnak.

CHANCCTVsorozatát fejlesztette kibiometrikus lencsékarcfelismeréshez, tenyérlenyomat-felismeréshez, valamint ujjlenyomat-azonosításhoz és írisz-azonosításhoz. Például a CH3659A egy 4k alacsony torzítású lencse, amelyet 1/1,8 hüvelykes érzékelőkhöz terveztek.Minden üveggel és kompakt kialakítással rendelkezik, mindössze 11,95 mm-es TTL-lel.44 fokos vízszintes látómezőt rögzít.Ez az objektív ideális a tenyérlenyomat-felismeréshez.